10 termos de DevOps que você precisa saber
Aqui está uma lista sobre termos essenciais de DevOps – tanto para quem é novo na área ou deseja atualizar rapidamente um novo membro da equipe.
O DevOps abrange uma série de práticas para entregar versões de sistemas com agilidade e eficiência. Do gerenciamento de configuração à infraestrutura, à documentação e à garantia de qualidade, o DevOps engloba todo o ciclo de vida de um produto digital.
Se você está começando neste universo, pode ser confuso entender cada termo e prática. Por isso, fizemos uma lista de termos de DevOps, com o conceito que você precisa conhecer.
Glossário: 10 termos DevOps que você precisa saber
Aqui está uma lista sobre termos de DevOps essenciais – tanto para quem é novo no DevOps ou quem deseja atualizar rapidamente um novo membro da equipe.
1. AIOps
Segundo o Gartner, AIOps é a combinação de Big Data e Machine Learning para automatizar processos de operações de TI, incluindo correlação de eventos, detecção de anomalias e determinação de causalidade.
2. Metodologia Agile ou Ágil
A metodologia Agile é uma abordagem baseada em 12 princípios do Manifesto Ágil, uma declaração concebida em 2001 por 17 líderes praticantes de novas metodologias. Agile também é uma filosofia de desenvolvimento de software, focada no feedback do usuário, na qualidade do software e na capacidade de responder rapidamente às mudanças e aos novos requisitos do produto.
O desenvolvimento Agile divide os processos de desenvolvimento em unidades chamadas ‘sprints’, que normalmente duram entre 7 e 15 dias. A metodologia Agile se concentra nas implantações incrementais de cada sprint e na integração delas para o teste final. Para sua implementação, utiliza-se ferramentas como Kanban, Scrum, Active Collab, etc.
3. CI/CD
CI/CD é uma estratégia para automatizar o processo de desenvolvimento e acelerar o tempo de resposta. CI, ou integração contínua, é a prática de mesclar frequentemente alterações de código em uma ramificação compartilhada. Já o termo CD refere-se à entrega ou implantação contínua, que automatizam o lançamento e a distribuição do software ou aplicativo após a fusão.
4. DevOps
Basicamente, DevOps é a combinação de pessoas, práticas e ferramentas projetadas para aumentar a capacidade de uma organização de oferecer entregas rápidas e contínuas de um produto digital, por exemplo. E isso é feito quando há a união de duas áreas: Desenvolvimento e Operações de TI. Sob um modelo de cultura DevOps, as equipes trabalham juntas desde o desenvolvimento e teste até a implantação e as operações.
5. DataOps
DataOps é inspirado no DevOps. É uma prática colaborativa de gerenciamento de dados focada em melhorar a comunicação, integração e automação de fluxos de dados. O DataOps é essencial para entregar valor com maior velocidade, inovação e experimentação rápida, assim, fornecendo novos insights ao negócio com agilidade.
6. DevSecOps
Á medida que os os desenvolvedores de produtos digitais adotaram práticas Agile e DevOps, com ciclos de desenvolvimento mais curtos de tempo, houve também a necessidade de reforçar a segurança dessas soluções digitais. Com DevSecOps, a segurança é automatizada e testada durante todos os ciclos de produção, também baseada nas práticas de DevOps.
7. FinOps
FinOps refere-se à uma série de práticas e ferramentas baseadas na cultura DevOps, que permite às organizações a análise e compreensão dos custos com computação em nuvem e como ganhar valor comercial com seu uso. Isso acontece quando equipes de engenharia, finanças, tecnologia e negócios trabalham em conjunto, de forma contínua, para otimizar custos e gerar valor.
8. Microservices/Microsserviços
Os microsserviços são um tipo de arquitetura de software cuja construção se dá a partir de um conjunto de aplicações modulares e que podem ser complementares entre si. Na prática, isso significa que cada módulo tem uma interface e executa seu próprio processo e, geralmente, se comunicam usando APIs.
9. MLOPs
O MLOps é chamado também de “DevOps para Machine Learning”. O MLOps procura adicionar disciplina ao desenvolvimento e implantação de modelos Machine Learning, definindo processos para tornar o desenvolvimento de ML mais confiável e produtivo.
10. GitOps
O GitOps usa repositórios Git como a única fonte de informação sobre o ambiente, utilizando infraestrutura como código. O código enviado passa por um processo de CI, onde a qualidade e segurança são validadas. Após a validação o código é implantado pelo processo de CD de maneira com que o repositório GIT sempre reflita o ambiente atual. Essa metodologia facilita atualizações e oferece controle de versão, tornando reversões facilmente aplicáveis quando necessário.
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